胃食管反流病综合管理策略:多维干预与健康影响研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦胃食管反流病(GERD)的综合管理策略,涵盖脑肠互动障碍、生活方式与饮食干预等主题

基本信息
资源简介
胃食管反流病综合管理策略:多维干预与健康影响研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦胃食管反流病(GERD)的综合管理策略,涵盖脑肠互动障碍、生活方式与饮食干预等主题。源站描述指出约80%患者出现夜间症状,长期夜间反流增加食管酸暴露,可导致糜烂性食管炎及哮喘、慢性咳嗽等食管外症状,并干扰睡眠与日间工作及生活质量;高脂、辛辣、咖啡因、碳酸饮料及FODMAPs等饮食可加重症状。数据可用于研究多维干预对GERD健康结局的影响(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:脑肠互动障碍、生活方式与饮食干预、胃食管反流病。胃食管反流病(GERD)是一种常见的胃肠道疾病,约80%的患者出现夜间症状。长期夜间反流增加食管酸暴露,导致糜烂性食管炎等并发症以及哮喘和慢性咳嗽等食管外症状。这些症状干扰睡眠并影响日间工作和生活质量。饮食对GERD有显著影响;高脂食物、辛辣食物、咖啡因、碳酸饮料以及可发酵寡糖、二糖、单糖和多元醇(FODMAPs)可通过降低下食管括约肌压力或延迟胃排空来加重症状。睡前进食或餐后立即躺下也可加重症状。治疗类
【主题与分类】
主题标签:Disorders of Gut-brain Interaction、Lifestyle and Dietary Interventions、Gastroesophageal Reflux Disease。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07754721
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07754721
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
背景:脑肠轴互动障碍、生活方式与饮食干预、胃食管反流病。胃食管反流病(GERD)是一种常见的胃肠道疾病,约80%的患者会出现夜间症状。夜间反流时间延长会增加食管酸暴露,导致糜烂性食管炎等并发症,以及哮喘、慢性咳嗽等食管外症状。这些症状会扰乱睡眠,影响日间工作和生活质量。饮食对GERD有显著影响;高脂食物、辛辣食物、咖啡因、碳酸饮料以及可发酵寡糖、二糖、单糖和多元醇(FODMAPs)可通过降低下食管括约肌压力或延迟胃排空而加重症状。睡前进食或餐后立即躺下也会加重症状。治疗通常包括减重、抬高床头、戒烟戒酒、避免睡前进食以及某些饮食限制。然而,大多数饮食研究为观察性研究,来自随机对照试验的证据有限。
质子泵抑制剂是标准治疗手段,但约40%的患者在治疗后未能获得满意的症状缓解。这些患者中许多人患有肠-脑轴互动障碍(DGBI),其特征为内脏高敏感和食管警觉性增高。此外,这些患者常合并功能性胃肠病,增加了诊断复杂性并导致治疗效果不佳。在合并功能性胃肠病的GERD患者中,内脏高敏感、心理困扰与中枢敏化之间的相互作用仍不明确。本研究旨在从多角度探讨GERD症状及其影响因素,并提出非药物治疗策略。研究聚焦于夜间反流症状、饮食干预以及功能性胃肠病与GERD之间的相互作用,提供实证支持
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




